Thời Gian Kéo Dài Của Chuyến Tham Quan Homestay Vĩnh Long‌

2.3.2.6 Hình thức tham quan Homestay Vĩnh Long‌

Mua tour

40%

Tự do

60%

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả năm 2017

Hình 2.5: Hình thức tham quan Homestay Vĩnh Long‌

Qua kết quả thống kê ở hình 2.5 cho ta thấy về hình thức đi du lịch, đa số đối tượng khảo sát chọn hình thức tự tổ chức đi với tỷ lệ chiếm khá lớn, là 60,0%, tương ứng 120 người trên tổng số. Còn lại là hình thức mua tour, có 80 người chọn hình thức mua tour, chiếm tỷ lệ 40,0%.

2.3.2.7 Lý do đến tham quan Homestay Vĩnh Long‌

Khác

	5.0%
Kỳ nghỉ của bản thân		6.5%
Do các chương trình quảng cáo	2.5%
Điều kiện an ninh tốt Có nhiều món ăn đặc sản			17.0%		25.0%
Có nhiều hoạt động giải trí		8.0%
Chi phí thấp			19.0%
Dễ tiếp cận			19.5%
Được nhân viên bán tour giới thiệu					35.0%
Được bạn bè, đồng nghiệp giới thiệu				25.5%
Có nhiều điểm tham quan hấp dẫn		10.0%

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 135 trang tài liệu này.

0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 30.0% 35.0%

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả năm 2017

Hình 2.6: Lý do đến tham quan Homestay Vĩnh Long‌

Từ kết quả khảo sát thực tế ở hình 2.6 ta thấy, lý do chọn đi du lịch homestay của khách du lịch là được nhân viên bán tour giới thiệu chiếm cao nhất với 70 người chọn, chiếm tỷ lệ 35%; tiếp đến lần lượt là được bạn bè giới thiệu với 51 người chọn, chiếm tỷ lệ tương ứng là 25,5%; kế đến là du lịch Vĩnh Long có nhiều món ăn đặc sản với 50 người chọn, chiếm tỷ lệ là 25%; dễ tiếp cận điểm đến với 39 người chọn, chiếm tỷ lệ là 19,5%; có chi phí thấp với 38 người chọn, chiếm tỷ lệ là 19%; điều kiện an ninh tốt với 34 người chọn, chiếm tỷ lệ là 17%; Vĩnh Long có nhiều điểm tham quan hấp dẫn với 20 người chọn, chiếm tỷ lệ là 10%; có nhiều hoạt động giải trí với 16 người chọn, chiếm tỷ lệ là 8%; kỳ nghỉ của bản thân với 13 người chọn, chiếm tỷ lệ là 6,5%; do các chương trình quảng cáo có số người chọn thấp nhất với 5 người chọn, chiếm tỷ lệ là 2,5% và lý do khác với 10 người chọn, chiếm tỷ lệ 5%.

2.3.2.8 Thời gian kéo dài của chuyến tham quan Homestay Vĩnh Long‌

3 Ngày 2 Đêm

26%

1 Ngày

28%

2 Ngày 1 Đêm

46%

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả năm 2017

Hình 2.7: Thời gian kéo dài của chuyến tham quan Homestay Vĩnh Long‌

Qua kết quả thống kê ở hình 2.7 cho ta thấy về thời gian lưu trú tại các homestay Vĩnh Long là không cao. Đa số khách du lịch đến du lịch Vĩnh Long thường đi 2 ngày 1 đêm, số đó chiếm 46,0%, tương ứng 92 người. Còn lại trong tổng số 200 người, có 56 người lưu lại 1 ngày và 52 người lưu lại 3 ngày 2 đêm lần lượt tỷ lệ là 28,0% và 26%. Việc đó cho thấy, khách đến và đi rất nhanh, thời gian ở lại các homestay Vĩnh Long rất ít chỉ hơn 1 đêm. Điều này chứng tỏ các homestay Vĩnh Long chưa có hoạt

động gì nổi bật ấn tượng để níu chân du khách, cần cải thiện vấn đề này để thu hút khách du lịch ở qua đêm và tạo thêm thu nhập cho người dân.

2.3.2.9 Các hoạt động du lịch tham gia‌

Bảng 2.6: Các hoạt động du lịch tham gia‌

Chỉ tiêu

Tần số	Tỷ trọng (%)
Đi dạo phố	62	31,0
Ẩm thực	157	78,5
Nghe đờn ca tài tử	96	48,0
Nghe hát bội	13	6,5
Mua sắm	12	6,0
Học nấu ăn	101	50,5
Khác	12	6,0

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả năm 2017

Qua kết quả thống kê ở bảng 2.6 cho ta thấy về các hoạt động du lịch tham gia của khách du lịch, có 157 người đã từng tham gia hoạt động ẩm thực (chiếm 78,5%), có 101 người đã từng tham gia học nấu ăn (chiếm 50,5%), có 96 người đã từng nghe đờn ca tài tử (chiếm 48%), có 62 người đã từng đi dạo phố (chiếm 31%), có 13 người đã từng nghe hát bội (chiếm 6,5%), có 12 người đã từng mua sắm (chiếm 6%) và 12 người đã từng tham gia các hoạt động du lịch khác (chiếm 6%).

2.3.3 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của du khách đối với du lịch homestay tỉnh Vĩnh Long‌

2.3.3.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Crobach’s Alpha‌

Hệ số Cronbach’s Alpha được dùng để loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế được các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá được độ tin cậy cao. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item - total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Theo Bemstein Nunnally (1994), nếu một biến có tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là đạt yêu cầu và thang đo có độ tin cây trên 0,7 được đánh giá là tốt. Theo Nunnally (1978), Peterson(1994), Slater (1995) hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì nhiều nhà nghiên cứu đã đồng ý khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến dưới 0,8 thì thang đo sử dụng được,

Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến dưới 1 thì thang đo là tốt nhất. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha được thực hiện qua bảng 2.7 như sau:

Bảng 2.7: Kết quả kiểm định thang đo‌

Nhân tố

Trung bình thang đo nếu nhân tố bị loại

Phương sai thang đo nếu nhân tố bị loại

Hệ số tương quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại

Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,951

TAINGUYEN.1

81,61	158,547	0,618	0,950
TAINGUYEN.2	81,83	158,325	0,670	0,949
TAINGUYEN.3	82,09	157,663	0,526	0,951
TAINGUYEN.4	81,96	158,162	0,559	0,951
TAINGUYEN.5	81,68	155,747	0,726	0,948
DICHVUHOMESTAY.1	81,62	155,889	0,816	0,947
DICHVUHOMESTAY.2	81,49	158,887	0,646	0,949
DICHVUHOMESTAY.3	81,52	156,713	0,770	0,948
DICHVUHOMESTAY.4	81,60	155,984	0,762	0,948
DICHVUHOMESTAY.5	81,70	156,858	0,726	0,948
DICHVUHOMESTAY.6	81,78	156,100	0,705	0,949
ANTOAN.1	81,43	161,683	0,499	0,951
ANTOAN.2	82,23	153,009	0,573	0,952
ANTOAN.3	81,73	155,519	0,666	0,949
ANTOAN.4	81,56	158,873	0,636	0,950
CHIPHI.1	81,92	153,322	0,748	0,948
CHIPHI.2	81,93	153,359	0,718	0,948
CHIPHI.3	81,76	154,235	0,832	0,947
CHIPHI.4	81,81	152,711	0,820	0,947
CHIPHI.5	82,03	154,748	0,644	0,950
CHIPHI.6	81,96	153,650	0,753	0,948
Sự hài lòng Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,974
HAILONG.1	12,68	4,452	0,913	0,972
HAILONG.2	12,61	4,472	0,923	0,969
HAILONG.3	12,59	4,364	0,947	0,962
HAILONG.4	12,59	4,374	0,955	0,960

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả năm 2017

Theo kết quả thể hiện trong bảng 2.7 ta thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của bộ thang đo cho nghiên cứu có giá trị là 0,951 và hệ số Cronbach’s Alpha của biến sự hài lòng có giá trị 0,974, điều này cho thấy đây là một bộ thang đo có thể sử dụng để đo lường, đồng thời khi xét về hệ số tương quan biến tổng cho thấy tất cả các biến điều có giá trị > 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên khi phân tích nhân tố không có biến nào loại bỏ. Vì vậy 21

biến quan sát của các biến độc lập đủ độ tin cậy Cronbach’s Alpha nên được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá‌

Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Trong phân tích nhân tố, ta cũng quan tâm đến chỉ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) để xem xét sự thích hợp của mô hình phân tích nhân tố và tổng phương sai trích cho thấy khả năng giải thích của các nhân tốt hay cho các biến ban đầu. Nếu chỉ số KMO nằm trong khoảng 0,5 đến 1 thì ta sử dụng phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và thang đo chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Để xác định số nhân tố có rất nhiều phương pháp để sử dụng, trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn phương pháp thông dụng nhất là sử dụng hệ số eigenvalue (determination based on eigen value): chỉ có những nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích;

Nhược điểm của phương pháp này là khi qui mô mẫu lớn (trên 200), có nhiều khả năng sẽ có nhiều nhân tố thỏa mãn mức ý nghĩa thống kê mặc dù trong thực tế có nhiều nhân tố chỉ giải thích được một phần nhỏ toàn bộ biến thiên. Tiếp theo ta tiến hành xoay nhân tố theo phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Compontents với phép xoay Varimax (Orthogonal) (Gerbing & Anderson, 1988). Trong phương pháp phân tích nhân tố được quan tâm nhất là hệ số tải nhân tố Factor loading. Theo Hair & ctg (1998), factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, factor loading >0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu và cỡ mẫu nên chọn ít nhất là 350, Factor loading >0,4 được xem là quan trọng, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì factor loading >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, với số mẫu 200 nên tác giả chọn hệ số tải nhân tố Factor loading >0,5 (Được trích từ Thọ, 2011).

Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng: Trước khi xem xét kết quả phân tích nhân tố khám phá thì cần phải tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình

và tương quan trong tổng thể thông qua kiểm định KMO và Bartlett’s. Theo Hair et AL (2006) thì mô hình phân tích nhân tố phù hợp chỉ khi giá trị KMO trong khoản từ 0,5 đến 1, xét lại giá trị KMO của mô hình nghiên cứu cho thấy có giá trị là 0,930, điều này thỏa điều kiện cho thấy mô hình phân tích nhân tố là phù hợp. Tiếp theo đó, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2008) hay Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2011) cho rằng, kiểm định Bartlett’s để kiểm tra sự tương quan trong tổng thể, các biến có tương quan với nhau khi giá trị Sig. < 0,05, kết quả kiểm định Bartlett’s của mô hình có giá trị Sig. = 0,000 điều này cho thấy các biến có tương quan tổng thể và thỏa điều kiện để phân tích nhân tố khám phá.

Bảng 2.8: Kiểm định KMO và Bartlett’s‌

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.930
Approx. Chi-Square	3360.982
Bartlett's Test of Sphericity df	210
Sig.	.000

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả năm 2017

Thêm vào đó, khi thực hiện phân tích nhân tố thì tổng phương sai trích cũng cần được xem xét để kiểm tra mức độ phù hợp và tin cậy của mô hình.

Theo Hair et. AL (2006) thì mô hình phân tích nhân tố sẽ thỏa điều kiện khi tổng phương sai trích có giá trị > 50%, xét lại mô hình nghiên cứu của đề tài từ kết quả phân tích nhân tố khám phá tại bảng 2.9 bên dưới cho thấy giá trị tổng phương sai trích là 68,177 %, điều này cho thấy mô hình giải thích được sự biến thiên của các biến là 68,177 %.

Qua kết quả chạy phân tích nhân tố EFA với các kiểm định được bảo đảm với độ tin cậy của các biến quan sát (Factor loading > 0,5) (Hair & ctg, 1998), đảm bảo tính hoàn chỉnh của thang đo cũng như có ý nghĩa thực tiễn, từ 21 biến quan sát ban đầu, tác giả đã loại đi 1 biến quan sát không đạt yêu cầu ((Factor loading < 0,5) theo nguyên tắc loại từng biến một biến nào xấu nhất (hệ số tải nhỏ nhất) sẽ bị loại trước nhất gồm có biến TAINGUYEN.1

Bảng 2.9: Phân tích nhân tố khám thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng‌

Nhân tố Hệ số tải nhân tố F1 F2 F3

TAINGUYEN.1

0,272	0,475	0,413
TAINGUYEN.2	0,247	0,295	0,758
TAINGUYEN.3	0,096	0,166	0,840
TAINGUYEN.4	0,193	0,184	0,754
TAINGUYEN.5	0,258	0,489	0,613
DICHVUHOMESTAY.1	0,348	0,731	0,368
DICHVUHOMESTAY.2	0,289	0,580	0,308
DICHVUHOMESTAY.3	0,411	0,709	0,232
DICHVUHOMESTAY.4	0,292	0,733	0,336
DICHVUHOMESTAY.5	0,364	0,516	0,456
DICHVUHOMESTAY.6	0,234	0,615	0,458
ANTOAN.1	0,067	0,678	0,163
ANTOAN.2	0,554	0,434	-0,010
ANTOAN.3	0,599	0,548	-0,037

ANTOAN.4 0,2080,7670,132

CHIPHI.1

0,834	0,242	0,229
CHIPHI.2	0,852	0,270	0,112
CHIPHI.3	0,684	0,495	0,265
CHIPHI.4	0,754	0,403	0,270
CHIPHI.5	0,775	0,024	0,384
CHIPHI.6	0,800	0,188	0,348
Lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố	11,073	1,838	1,406
Tổng phương sai trích			68,177

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả năm 2017

Nhân tố F1 gồm 8 biến tương quan chặt chẽ với nhau, bao gồm ANTOAN.2 (vệ sinh môi trường), ANTOAN.3 (An toàn trong vận chuyển), CHIPHI.1 (Chi phí mua tour), CHIPHI.2 (Chi phí vận chuyển), CHIPHI.3 (Chi phí ăn uống), CHIPHI.4 (Chi phí lưu trú), CHIPHI.5 (Chi phí mua quà lưu niệm), CHIPHI.6 (Chi phí khác). Nhóm 1 đo lường sự đánh giá của du khách về những nhân tố an toàn trong phương tiện, an toàn vệ sinh môi trường và các mức hợp lý của chi phí. Vì thế, các nhân tố này được gọi là “Mức chi phí”.

Nhân tố F2 có 8 biến tương quan chặt chẽ với nhau, bao gồm DICHVUHOMESTAY.1 (Dịch vụ lưu trú), DICHVUHOMESTAY.2 (Dịch vụ ăn uống), DICHVUHOMESTAY.3 (Thái độ phục vụ của chủ nhà), DICHVUHOMESTAY.4 (Thái độ phục vụ của nhân viên), DICHVUHOMESTAY.5 (Thái độ của cư dân địa phương),

DICHVUHOMESTAY.6 (Trình độ ngoại ngữ của chủ nhà và hướng dẫn viên địa phương), ANTOAN.1 (An ninh trật tự), ANTOAN.4 (Vệ sinh an toàn thực phẩm). Nhóm 2 đo lường sự đánh giá của du khách về những nhân tố dịch vụ du lịch, cũng như thái độ phục vụ nhiệt tình của chủ nhà, nhân viên, hướng dẫn viên, cư dân địa phương và an ninh trật tự, an toàn thực phẩm. Vì thế, các nhân tố này được gọi là “Dịch vụ du lịch homestay”.

Nhân tố F3 có 4 biến tương quan chặt chẽ vơi nhau, bao gồm TAINGUYEN.2 (Sự đa dạng của sản phẩm tham quan), TAINGUYEN.3 (Di tích lịch sử, làng nghề, lệ hội), TAINGUYEN.4 (Phong tục tập quán), TAINGUYEN.5 (Ẩm thực). Nhóm 3 đo lường sự đánh giá của du khách về những nhân tố tài nguyên du lịch như các di tích, làng nghề, phong tục và ẩm thực địa phương. Các yếu tố này thể hiện mức độ quan trọng về “Tài nguyên du lịch”.

Thang đo Sự hài lòng: Theo kết quả thể hiện trong bảng 2.10 ta thấy, kết quả phân tích EFA với 4 biến quan sát độc lập cho thấy, hệ số KMO = 0,868 (0,5 ≤ KMO

= 0,868 ≤ 1); Kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig.=0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến có tương quan chặt chẽ; giá trị tổng phương sai trích được là 92,786% (>50%) đạt yêu cầu và cho biết các biến giải thích được 92,786% độ biến thiên của dữ liệu và các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 thỏa mãn tốt các điều kiện đã đặt ra (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008; Đinh Phi Hổ, 2016), từ kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy, các thành phần trong thang đo không thay đổi thứ tự, vẫn giữ nguyên tên 1 nhân tố như ban đầu với 4 biến quan sát để tiến hành phân tích hồi quy đa biến.

Bảng 2.10: Phân tích nhân tố khám thang đo Sự hài lòng‌

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .868

Approx. Chi-Square 1169.835

Bartlett's Test of Sphericity

df 6

Sig. .000

Lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố 3,711

Tổng phương sai trích 92,786

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả năm 2017